Entre los síntomas más comunes de los casos graves de COVID-19 se encuentra la necesidad de que los pacientes se coloquen en ventiladores para asegurarse de que puedan continuar recibiendo suficiente oxígeno mientras respiran.

Los investigadores de la Universidad Case Western Reserve han desarrollado una herramienta en línea para ayudar al personal médico a determinar rápidamente qué pacientes con COVID-19 necesitarán ayuda para respirar con un ventilador.

Carestía de respiradores

La herramienta, desarrollada a través del análisis de tomografías computarizadas de casi 900 pacientes con COVID-19 diagnosticados en 2020, pudo predecir la necesidad de un ventilador con una precisión del 84%.

En Xataka Ciencia

Los incentivos económicos quizá no sean suficientes para alcanzar una tasa de vacunación del 80%

Hasta la fecha, los médicos han carecido de una forma consistente y confiable de identificar qué pacientes recién admitidos con COVID-19 probablemente necesitarán ventiladores, pero estas tomografías computarizadas revelaron, con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo, características distintivas para los pacientes que luego terminaron en la unidad de cuidados intensivos (UCI) y necesitaron ayuda para respirar.

En Xataka Ciencia

Contraer COVID-19 podría triplicar la probabilidad de sufrir disfunción eréctil

Según Amogh Hiremath, un estudiante de posgrado y autor principal del estudio, que ha sido publicado en IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics:

Esta herramienta permitiría a los trabajadores médicos administrar medicamentos o intervenciones de apoyo antes para ralentizar la progresión de la enfermedad. Y permitiría la identificación temprana de aquellos con mayor riesgo de desarrollar un síndrome de dificultad respiratoria aguda grave o la muerte. Estos son los pacientes que son candidatos ideales para el respirador.

El cáncer de próstata es de crecimiento lento y, por lo general, se detecta de manera incidental, por lo que puede pasar años sin ser diagnosticado. Sin embargo, la detección temprana es clave para un tratamiento exitoso.

Ahora, un programa de inteligencia artificial desarrollado en la Royal Melbourne Institute of Technology (RMIT) podría detectar la enfermedad antes, lo que permitiría la detección incidental a través de tomografías computarizadas de rutina mejorando el diagnóstico de los expertos humanos.

Mejor que los ojos humanos

Las imágenes por tomografía computarizada no son adecuadas para la detección regular del cáncer debido a las altas dosis de radiación involucradas, pero la solución de IA podría usarse para realizar una revisión del cáncer cada vez que se escanea el abdomen o la pelvis de los hombres en busca de otros problemas.

En Xataka Ciencia

La inteligencia artificial sugiere que el tenis es el deporte que más emociones despierta en los telespectadores

Para el estudio, publicado en Scientific Reports, investigadores del RMIT y del St Vincent's Hospital Melbourne estudiaron tomografías computarizadas de pacientes asintomáticos, con y sin cáncer de próstata. El equipo entrenó el software de inteligencia artificial para buscar características de enfermedades en una variedad de escaneos y dónde buscarlas exactamente, evitando la necesidad de recortar las imágenes manualmente.

La IA se desempeñó mejor que los radiólogos que vieron las mismas imágenes, detectando crecimientos cancerosos en solo segundos. Además, la IA mejoró con cada escaneo, aprendiendo y adaptándose para leer imágenes de diferentes máquinas para detectar incluso las irregularidades más pequeñas.

Gracias al uso de tomografías computarizadas, impresión 3D y una laringe electrónica, investigadores de la Universidad de Londres y la Universidad de York han logrado sintetizar el sonido producido por el tracto vocal de una momia egipcia de 3.000 años de antigüedad.

Con todo, se trata de un sonido que no proporciona la base para sintetizar el habla, tal y como se detalle en el estudio que presenta este hallazgo, publicado en la revista Scientific Reports. Es decir, que pudieron reproducir un solo sonido, parecido a las palabras en inglés 'bed' y 'bad'.

Nesyamun

El investigador de la Universidad Royal Holloway de Londres David Howard y sus colegas usaron tomografías computarizadas no destructivas para confirmar que una parte significativa de la estructura de la laringe y la garganta del cuerpo momificado de 3.000 años del sacerdote egipcio Nesyamun.

En Xataka Ciencia

Cómo el polvo de momia resultó ser idóneo para pintar la piel humana de forma realista

Las dimensiones precisas del tracto vocal de un individuo producen un sonido único, pero para que podamos reproducirlas el tejido blando del tracto vocal debe estar razonablemente intacto, algo que ocurre con Nesyamun porque permaneció intacto como resultado del proceso de momificación.

Los autores sugieren que su recreación de prueba de concepto de un tracto vocal preservado durante tres milenios tiene implicaciones para la forma en que el pasado se presenta al público en el presente y puede brindar la oportunidad de escuchar la salida del tracto vocal de un individuo que vivió en la antigüedad.

Científicos chinos están desarrollando una nueva tecnología que revolucionará el mundo de los rayos X, se trata de la tecnología de radiación desarrollada en un acelerador de partículas denominado sincrotón, que será capaz de obtener imágenes de los tejidos que hasta ahora no podían captarse con los tradicionales rayos X.

Las nuevas tomografías tendrán capacidad para captar venas y tejidos, distinguiendo claramente objetos que tan sólo midan unos pocos micrómetros. Otra ventaja interesante es la reducción de la radiación emitida gracias a la utilización de una única onda de luz con la que se tomarán las fotografías tridimensionales.

Los científicos pertenecientes al Instituto de Física Aplicada de Shanghai, indican que esta novedosa tecnología se empezará a aplicar en el año 2009. Decimos novedosa a pesar de que se ha estado estudiando desde los años 60, aunque parece que la más puntera es esta que nos presentan los expertos chinos.

Vía | Prensa Latina Más información | China Daily Más información | Wikipedia Más información | Swssinfo